GPU加速

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GPU加速MATLAB计算指南
利用GPU对矩阵运算的天然优势,加速MATLAB中相关计算,提升程序性能。
GPU加速高性能数据并行计算
数据库技术的进步、数据挖掘应用的兴起、生物基因技术的不断发展以及历史数据规模的爆炸式增长, 都对高性能计算提出了更高的要求。虽然分布式系统可以部分解决大型计算问题, 但是其通信开销大、故障率高、数据存取结构复杂且开销大、数据安全性和保密性难以控制等问题依然存在。而计算机处理器, 特别是GPU技术的快速发展, 为高性能数据并行计算提供了新的解决方案。
使用Naga K. Govindaraju库在NVIDIA GPU上加速FFT执行fftGPU实现 - MATLAB开发
此函数通过GPU实现了矢量化FFT,结果与Matlab的fft和ifft函数相同。需安装Naga K. Govindaraju的GPUFFTW2.0库,详见http://gamma.cs.unc.edu/GPUFFTW/。适用于Linux和Windows,支持实数和复数FFT,特别适合超过2^20点的大规模FFT。为获得最佳性能,推荐使用AGP8X/PCI-Express NVIDIA GeForce 6800 GT或更快的GPU,视频RAM决定GPU可处理的最大FFT数组长度。
GPU加速的新型基于频域的维纳滤波器算法设计及其Matlab代码实现
这篇文章介绍了一种新开发的基于频域的维纳滤波器算法,专为GPU设计,以增强图像的去斑效果,并考虑了图像的局部特征。该方法在Matlab R2018b环境下开发,要求使用CUDA v9.1和cudnn v7.1.3进行GPU加速。研究由那不勒斯大学“Parthenope”完成,仅限于非营利用途。引用时请参考文献 B. Kanoun、G. Ferraioli、V. Pascazio和G. Schirinzi(2019)。
Hadoop下载加速秘诀
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MATLAB中的GPU编程优化技巧
然而,这本书采取了另一种方法。本书面向开发或维护MATLAB应用程序的学生、科学家和工程师,希望通过GPU编程加速其代码,同时不失MATLAB提供的诸多优势。本书的读者可能对MATLAB编码有一定或较多的经验,但对并行架构不甚熟悉。
tflow_select-2.1.0-gpu.tar.bz2
Anaconda 环境所需的安装包,可离线获取。
ambari-2.7.5 编译加速
ambari-2.7.5 编译依赖四个大包,下载速度较慢,建议提前下载: hbase-2.0.2.3.1.4.0-315-bin.tar.gz hadoop-3.1.1.3.1.4.0-315.tar.gz grafana-6.4.2.linux-amd64.tar.gz phoenix-5.0.0.3.1.4.0-315.tar.gz
优化XP系统加速提升
学会如何自行优化XP系统,让其运行速度飞快!删除不必要的系统文件,彻底清理系统!摆脱那些令人费解的文件!
GPU数据库PG_strom搭建指南
PG_strom搭建指南 本指南将引导您完成GPU数据库PG_strom的搭建步骤,包含PostgreSQL的安装和PG_strom的安装。 PostgreSQL安装 从PostgreSQL官网获取对应操作系统的安装包。 根据官方文档进行安装,并根据实际需求进行配置。 PG_strom安装 确认已安装CUDA驱动。 从PG_strom官网获取对应版本的安装包。 参照官方文档进行安装,并根据实际需求进行配置。 完成上述步骤后,您即可使用PG_strom进行GPU加速的数据处理。